Use este identificador para citar ou linkar para este item:
https://bia.ifpi.edu.br/jspui/handle/123456789/4756| Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Título: | Sentimento Vs. Nota: Detectando Discrepâncias Em Avaliações De Aplicativos |
| Autor: | Moura Filho, Marcos Paulo Soares |
| Orientador(a): | Sousa, Rogério Figueredo |
| metadata.dc.contributor.referee1: | Sousa, Rogério Figueredo |
| metadata.dc.contributor.referee2: | Anchiêta, Rafael Torres |
| metadata.dc.contributor.referee3: | Medeiros, Manoel Messias Pereira |
| Resumo: | As avaliações online exercem forte influência no comportamento dos consumidores, mas costumam apresentar divergências entre a nota numérica e o sentimento expresso no texto. Este artigo apresenta uma análise quantitativa dessas discrepâncias utilizando modelos de aprendizado de máquina aplicados ao UTL-Corpus, um córpus de avaliações da Google Play Store. Dentre os modelos testados para classificação de polaridade, o BERTimbau obteve melhor desempenho (acurácia de 91% e F1-score de 90%) e identificou 1.772 avaliações discrepantes (17,7% do total), em sua maioria positivas. O estudo reforça a importância de analisar o conteúdo textual além das notas para aprimorar a compreensão de feedbacks e a eficácia dos sistemas de recomendação. |
| Abstract: | Online reviews strongly influence consumer behavior, yet they often exhibit discrepancies between their numerical rating and the sentiment expressed in the text. This paper presents a quantitative analysis of these discrepancies using machine learning models applied to the UTL-Corpus, a corpus of Google Play Store reviews. Among the models tested for polarity classification, BERTimbau achieved the best performance (91% accuracy and 90% F1-score) and identified 1,772 discrepant reviews (17.7% of the total), most of which were positive. The study highlights the importance of analyzing textual content in addition to numerical ratings to enhance feedback interpretation and improve the effectiveness of recommendation systems. |
| Palavras-chave: | Análise de Sentimentos Discrepância de Avaliações Aprendizado de Máquina Processamento de Linguagem Natural Modelos Transformers Sentiment Analysis Review Discrepancy Machine Learning Natural Language Processing Transformers Models |
| Cnpq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO |
| metadata.dc.language: | por |
| País: | Brasil |
| Editor: | Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauí |
| Sigla: | IFPI |
| Unidade: | Campus Picos |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | https://bia.ifpi.edu.br/jspui/handle/123456789/4756 |
| Data do documento: | 2025 |
| Aparece nas coleções: | Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas - Picos |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| 2025_tcc_mpsmourafilho.pdf | 158.55 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.